7/21/2019 Cuadro Comparativo (Datos)

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Universidad Autnoma de Nuevo Len

Facultad de Psicologa

Unidad de Aprendizaje: Tcnica de Anlisis de Datos

Profesor: Juan Carlos Snchez

Tema: Cuadro comparativo de pruebas

paramtricas y no paramtricas

Alumno (a): Matricula:

Sanjuana Gpe. Delgado Gmez 1512902

Saln:111 Grupo: 4to A

Monterrey, N.L. 1 de Diciembre del 2013.

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Cuadro Comparativo

Pruebas Paramtricas Pruebas No paramtricas

se basan en que se supone una

forma determinada de ladistribucin de valores,

generalmente la distribucin

normal, en la poblacin de la

que se obtiene la muestra

experimental.

las tcnicas paramtricas si

presuponen una distribucin

terica de probabilidad

subyacente para la distribucin

de los datos.

las ms habituales se basan en

la distribucin de probabilidad

normal, y al estimar los

parmetros del modelo se

supone que los datos

constituyen una muestra

aleatoria de esa distribucin

Cuando un procedimiento

estadstico es poco sensible aalteraciones en el modelo

probabilstico supuesto, es

decir que los resultados

obtenidos son

aproximadamente vlidos

cuando ste vara, se dice que

es un procedimiento robusto

Prueba del valor Z de la

distribucin normal

Prueba T de Student para datos

relacionados (muestras

dependientes)

Prueba T de Student para datos

no relacionados (muestras

independientes)

no parten de la base de que los

datos analizados adoptan unadistribucin normal.

es aquellas que no presuponen

una distribucin de probabilidad

para los datos, por ello se

conocen tambin como de

distribucin libre

El parmetro que se usa para

hacer las pruebas estadsticas

es la Mediana y no la Media

Las pruebas no

paramtricas no requieren

asumir normalidad de la

poblacin y en su mayora se

basan en el ordenamiento de

los datos, la poblacin tiene que

ser continua.

Son tcnicas estadsticas que

no presuponen ningn modelo

probabilstico terico se pueden aplicar ms

fcilmente.

Cuando los datos puntualizan a

las escalas nominal u ordinal.

Se utiliza solo la frecuencia.

Poblaciones pequeas.

Cuando se desconocen los

parmetros media, moda, etc.

Cuando los datos son

independientes.

Cuando se quiere contrastar o

comparar hiptesis.

Investigaciones de tipo social.

(Muestras pequeas no

representativas >5).

Cuando se requiere de

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Prueba T de Student-Welch

para dos muestras

independientes con varianzas

no homogneas

Prueba de ji cuadrada de

Bartlett para demostrar la

homogeneidad de varianzas

Prueba F (anlisis de varianza

o ANOVA

Ms poder de eficiencia.

Ms sensibles a los rasgos de

los datos recolectados.

Menos posibilidad de errores.

Robustas (dan estimaciones

probabilsticas bastanteexactas).

establecer el nivel de confianza

o significatividad en las

diferencias

Cuando la muestra es

seleccionada no

probabilsticamente. Leyes de la

probabilidad y prueba binomial

Prueba ji2de Pearson para una

muestra

Prueba ji2de Pearson para dos

y ms muestras independientes

Prueba de bondad del ajuste

mediante ji2

Prueba ji2de proporciones para

tres o ms muestrasindependientes

Prueba de probabilidad exacta

de Fischer y Yates

Prueba de McNemar para

muestras dependientes

Prueba Q de Cochran para tres

o ms muestras dependientes

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GLOSARIO

Aleatoria: Pueden representar los posibles resultados de un experimento an no

realizado, o los posibles valores de una cantidad cuyo valor actualmente existentees incierto

Binominal: Que posee dos trminos (Matemticas); que tiene dos nombres

intercambiables.

Mediana: Valor central de una variable aleatoria que deja por encima y por debajo

de l el mismo nmero de valores de la variable.

Muestra: Parte de una poblacin sobre la que se efecta un estudio

estadstico: para hacer este estudio se ha utilizado una muestra de trescientos

estudiantes.

No paramtricas: Es una rama de laestadstica que estudia las pruebas y

modelos estadsticos cuya distribucin subyacente no se ajusta a los llamados

criteriosparamtricos

Paramtricas: Es una rama de laestadstica inferencial que comprende los

procedimientos estadsticos y de decisin que estn basados en las distribuciones

de los datos reales

Varianza: Es unavariable aleatoria es unamedida de dispersin definida como

laesperanza del cuadrado de la desviacin de dicha variable respecto a su media.

BIBLIOGRAFIA

Rojas, M. (2003). Tcnicas estadsticas y No Paramtricas Equivalentes:

Resultados Comparativos Por Simulacin. Recuperado de:

http://www.iuma.ulpgc.es/~nunez/mastertecnologiastelecomunicacion/RecursosGe

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